Analyse et Optimisation des Systèmes : Concepts et Classifications

Concept Général des Systèmes

Le mot système décrit beaucoup de choses : objets, méthodes, ou groupes. La mise au point d'un système important implique de connaître les cadres de référence (ou les composants) de chacun d'eux.

Classification des Systèmes

Les systèmes sont classifiés selon deux critères principaux :

1. Niveau de prévisibilité.
2. Degré de complexité.

Approche Déterministe et Probabiliste

La première approche est basée sur la distinction entre systèmes déterministes et probabilistes.

Lorsqu'il est possible de décrire avec certitude comment le système fonctionne, on dit que le système est déterminé (il contient des sous-systèmes et des relations claires).

Inversement, quand il n'est pas possible de savoir avec certitude comment cela fonctionne, le système est appelé système probabiliste.

Degré de Complexité

La classification selon le degré de complexité se décline en trois catégories :

• Simples
• Complexes
• Très complexes

Analyse de Cause à Effet

Les systèmes peuvent être analysés en termes d'entrées et de sorties. Les éléments qui entrent sont considérés comme les causes qui interagissent pour produire une sortie. La sortie est l'effet. Le système agit comme une « boîte de fonctions » qui modifie les entrées pour générer des résultats ou des éléments de sortie.

Effets et Analyse des Délais (Latence)

Dans le système agricole vu dans l'exemple précédent, l'apport d'intrants ne conduit pas à un effet simultané, c'est-à-dire la croissance immédiate de la culture.

L'intervalle de temps après la fourniture d'intrants qui s'écoulera jusqu'à ce que la plante soit cultivée et prête pour la récolte est appelé phénomène des effets tardifs (ou latence).

Nous pouvons comprendre ces circonstances plus clairement en considérant le système représentatif de l'accélérateur d'un aéronef (selon un tableau ou graphique non fourni, mais mentionné).

Sur ce graphique (implicite), on voit que la vitesse de l'avion (effet ou sortie) reste sensiblement la même après que la manette des gaz (cause ou entrée) a été fermée. Nous notons également que le taux diminue pendant un certain temps après que la manette a été mise en position fermée.

Cet exemple, donné pour un système plus complexe, nous permet de comprendre facilement que des informations précises seront nécessaires pour déterminer, de manière prédictive ou simulée, le niveau de sortie à un moment donné, en se basant sur les entrées.

Analyse et Optimisation des Systèmes

Tout système présente la possibilité de réaliser une combinaison optimale des intrants, permettant de produire les résultats souhaités tout en optimisant l'ensemble du système.

Exemple d'Optimisation : Le Projet de Peinture

Un exemple concret est le projet de peinture d'une piscine. Nous sommes en charge du projet et responsables de l'embauche du nombre de peintres pour effectuer le travail. La question devant nous est la suivante :

• Est-ce que quatre peintres sont meilleurs que deux ?
• Est-ce que huit sont meilleurs que quatre ?
• Est-ce que douze sont meilleurs que huit ?

Il pourrait sembler que plus le nombre de peintres pour le projet est élevé, plus son efficacité sera grande, mais ce n'est généralement pas le cas.

Nous considérons ici un graphique (implicite) qui indique le nombre optimal d'ouvriers nécessaires à la réalisation du projet dans les plus brefs délais.